Question

有没有办法更有效地编码？我尝试了np.where但是有很多条件而且它们非常复杂，我无法让它正常工作。我知道必须有一个更快的方式，然后一个大规模的elif声明，但它是我可以在那里转储所有条件的唯一方法。我正在运行大约100万行excel，所以如果还有其他更快的选择，我希望听到它们！

以下是代码：

def pol_cost(x):
    if ( 9500000> x.CRV >= 50 ):
        if (x.MDI > MDI_var):
            if (x.CI < 40 ):
               return x.CRV
            elif (60 <= x.CI <80):
               return x.CRV*((100-x.CI)/(100-var_var))**x.Cost_Escalation_N
        else:
            return 0
    else: 
         return 0
    df1['Policy_Cost_Y1'] = df1.apply(pol_cost, axis = 1)

Answer 1

@chepner简化条件语句允许您将整个操作矢量化为

a = x.CI < 40
b = numpy.logical_and(
    60 <= x.CI,
    x.CI < 80,
)
c = numpy.logical_or(
    numpy.logical_and(
        9500000 > x.CRV,
        x.CRV >= 50
    ),
    x.MDI <= MDI_var,
)

tmp = numpy.zeros_like(x.CRV)
tmp[a] = x.CRV[a]
tmp[b] = x.CRV[b] * ((100-x.CI[b])/(100 - var_var))**x.Cost_Escalation_N[b],
tmp[c] = 0
df1['Policy_Cost_Y1'] = tmp

Answer 2

一个有用的习惯用法是立即处理返回的子句;然后你不需要 else或elif。

def pos_cost(x):
    if not (9500000  > x.CRV >= 50):
        return 0

    if x.MDI <= MDI_var:
        return 0

    if x.CI < 40:
        return x.CRV
    elif 60 < x.CI < 80:
        return x.CRV * ((100-x.CI)/(100 - var_var))**x.Cost_Escalation_N

    df1['Policy_Cost_Y1'] = df1.apply(pol_cost, axis=1)

请注意，由于前两个if语句具有相同的结果，因此您可以将它们合并为一个语句：

if not (9500000 > x.CRV >= 50) or (x.MDI <= MDI_var):
    return 0

或经过一点点操纵后：

if 9500000 <= x.CRV or x.CRV < 50 or x.MDI <= MDI_var:

Answer 3

您可以将两个第一个条件与and结合使用，并测试其相反值。然后使用elif语句。

if not (9500000 > x.CRV >= 50 and x.MDI > MDI_var):
    return 0

elif x.CI < 40 :
    return x.CRV

elif 60 <= x.CI <80:
    return x.CRV*((100-x.CI)/(100-var_var))**x.Cost_Escalation_N

else:
    df1['Policy_Cost_Y1'] = df1.apply(pol_cost, axis = 1)

更简洁的Elif声明

3 个答案: